numpy.polynomial.laguerre.laggrid3d#

polynomial.laguerre.laggrid3d(x, y, z, c)[source]#

在 x、y 和 z 的笛卡尔积上评估三维拉盖尔级数。

此函数返回以下值：

\[p(a,b,c) = \sum_{i,j,k} c_{i,j,k} * L_i(a) * L_j(b) * L_k(c)\]

其中点 (a, b, c) 由取 a 自 x，b 自 y，以及 c 自 z 形成的所有三元组组成。结果点形成一个网格，其中 x 位于第一维，y 位于第二维，z 位于第三维。

参数 x、y 和 z 仅在它们是元组或列表时才转换为数组，否则它们被视为标量。在任何情况下，x、y 和 z 或它们的元素必须支持自身以及与 c 的元素的乘法和加法运算。

如果 c 的维度少于三维，则其形状会隐式追加一个 1 以使其变为三维。结果的形状将是 c.shape[3:] + x.shape + y.shape + z.shape。

参数:

x, y, zarray_like（类数组），兼容对象: 三维级数在 x、y 和 z 的笛卡尔积中的点上进行评估。如果 x、y 或 z 是列表或元组，则它首先被转换为 ndarray，否则保持不变；如果它不是 ndarray，则被视为标量。
carray_like（类数组）: 系数数组，按顺序使得 i,j 次项的系数包含在 c[i,j] 中。如果 c 的维度大于二，则其余索引表示多组系数。

返回:

valuesndarray（N维数组），兼容对象: 在 x 和 y 的笛卡尔积中的点上评估的二维多项式的值。

另请参阅

lagval, lagval2d, laggrid2d, lagval3d

示例

>>> from numpy.polynomial.laguerre import laggrid3d
>>> c = [[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]
>>> laggrid3d([0, 1], [0, 1], [2, 4], c)
array([[[ -4., -44.],
        [ -2., -18.]],
       [[ -2., -14.],
        [ -1.,  -5.]]])